ダークトレース、2016年世界脅威ケーススタディを発行

〜機械学習アプローチで検知した6つの実世界の脅威の実例を紹介〜

2016年10月25日火曜日

機械学習と数学理論に基づくEnterprise Immune System技術でサイバーセキュリティ業界をリードするDarktrace Limited(以下、ダークトレース、本社: 米国サンフランシスコ、英国ケンブリッジ、最高経営責任者(CEO):ニコール・イーガン)は、このたびダークトレースが発見した6つの実世界の脅威の実例について詳細を記したレポートを発行します。

ケンブリッジ大学の専門家による高度な数学理論と機械学習をベースにしたダークトレースのEnterprise Immune Systemは、これまでに世界で1,500件を超える導入実績があり、18,000を超える深刻なサイバー攻撃を初期段階で検知しました。進行中の攻撃と新型の脅威をリアルタイムに検知するダークトレースの技術は、被害がニュースになるなど顧客に影響を及ぼす前に攻撃を停止させることができます。あらゆる産業分野・規模の企業がダークトレースを導入しており、グローバルな顧客基盤からは洞察に富む傾向を観察することができます。

IoTが攻撃を表面化

台頭するIoT のムーブメントはビジネスを変革する一方、攻撃者に対して新たなチャンスの糸口を与えています。攻撃者は、ネットワークに接続するコーヒーマシンやビデオ会議の端末など、これまでにIT化されていなかったものを踏み台にして企業ネットワークに侵入します。ダークトレースは、ある多国籍の小売企業のビデオ会議システムが危険にさらされており、侵入者が音声コンテンツを聴取できる状態であったことを発見しました。

サイバー攻撃によって危険にさらされる物理セキュリティ

コネクテッドデバイスは、産業用ネットワークの一部であれ、ITネットワークの一部であれ、物理的な安全とセキュリティを危険にさらしています。ダークトレースは、重要な製造工場で機械に対するアクセスを制限している指紋スキャナを攻撃者が悪用して、指紋データを改変しているところを検知しました。

攻撃の自動化に人間は追いつくことはできない

脅威のスピードはますます加速しています。自動化された攻撃はコンピュータの処理速度で動き、ランサムウェアはほんの数分間でコンピュータのグループ全体を機能不全に陥れます。ダークトレースの自己学習型のアプローチにより、自動化されたランサムウェアの攻撃を侵入から1分以内に検知することができたため、被害を受けた企業は悪意のあるコードの拡大をリアルタイムに阻止、深刻な身代金の要求を未然に防ぐことができました。

レポートの送付をご希望の方は、[email protected]までEmailをお送りください。

ダークトレースについて

ダークトレースは、世界をリードするサイバー防御企業の1つです。数々の受賞歴を誇るダークトレースのEnterprise Immune System技術は、ケンブリッジ大学の専門家により開発された機械学習と数学理論をベースに、組織内のあらゆるデバイス、ユーザーおよびネットワークの生活パターンを学習し、ルールやシグネチャに依存せず、新たな脅威を自動的に検知し、損害が出る前にサイバー脅威を特定・軽減します。エネルギーおよび小売、電気通信、製造、金融サービス、ヘルスケアを含む世界各国のあらゆる産業分野の企業がダークトレースの自己学習型アプライアンスを導入しています。本社は米国サンフランシスコと英国ケンブリッジにあり、ロンドン、ニューヨーク、ミラノ、ムンバイ、パリ、シンガポール、シドニー、東京、トロントを含む世界に20以上の拠点を置いています。

【本件に関するお問い合わせ先】

ダークトレース・ジャパン株式会社
マーケティングエグゼクティブ 根本(ねもと)
T: 03-5456-5571
E: [email protected]